Beim Edge Computing werden Daten am Rande des Netzwerks verarbeitet, also näher am Ort ihrer Entstehung, statt auf zentralisierte Rechenzentren wie beim Cloud Computing angewiesen zu sein. Es reduziert die Latenz durch die lokale Verarbeitung von Daten, verbessert Echtzeitanwendungen und minimiert die Notwendigkeit, große Datenmengen zur Verarbeitung in die Cloud zu übertragen.
Der Hauptunterschied zwischen Cloud- und Edge-Computing liegt in ihrem Ansatz zur Datenverarbeitung und -speicherung. Cloud Computing basiert auf zentralen Rechenzentren zur Verarbeitung und Speicherung von Daten, auf die über das Internet zugegriffen wird. Im Gegensatz dazu dezentralisiert Edge Computing diese Prozesse und platziert Rechenressourcen näher am Ort der Datengenerierung, um Reaktionszeiten zu verbessern und Anwendungen zu unterstützen, die eine geringe Latenz erfordern.
Unter Edge Computing versteht man in einfachen Worten die Praxis der Verarbeitung und Analyse von Daten in der Nähe der Erzeugungsquelle, typischerweise an der Peripherie des Netzwerks oder dort, wo sich Geräte befinden. Es ermöglicht eine schnellere Datenverarbeitung, reduziert die Bandbreitennutzung durch lokales Filtern von Daten und unterstützt Echtzeitanwendungen wie IoT-Geräte, autonome Fahrzeuge und industrielle Automatisierung.
Cloud-, Fog- und Edge-Computing repräsentieren unterschiedliche Ebenen der Dezentralisierung bei der Datenverarbeitung und -speicherung. Cloud Computing zentralisiert Ressourcen in entfernten Rechenzentren und bietet Skalierbarkeit und Zugänglichkeit über das Internet. Fog Computing erweitert die Cloud-Funktionen bis an den Rand des Netzwerks und bringt die Datenverarbeitung näher an die Geräte. Edge Computing verarbeitet Daten direkt dort, wo sie generiert werden, wodurch Latenz und Bandbreitennutzung im Vergleich zu Cloud- und Fog Computing reduziert werden.
Zwei Vorteile von Edge Computing gegenüber Cloud Computing sind:
- Niedrige Latenz: Edge Computing reduziert die Latenz, indem Daten lokal, in der Nähe der Erzeugungsquelle, verarbeitet werden. Dies ist von entscheidender Bedeutung für Anwendungen, die Echtzeitreaktionen erfordern, wie autonome Fahrzeuge, industrielle Automatisierung und Augmented Reality, bei denen selbst Verzögerungen im Millisekundenbereich die Leistung und Sicherheit beeinträchtigen können.
- Bandbreiteneffizienz: Durch die lokale Verarbeitung und Filterung von Daten reduziert Edge Computing das Datenvolumen, das an zentrale Cloud-Server übertragen werden muss. Dies schont die Netzwerkbandbreite und senkt die Datenübertragungskosten, insbesondere in Umgebungen mit eingeschränkter Internetverbindung oder in denen die Übertragung großer Datenmengen unpraktisch ist.
